> Markdown version of [/jobs/ext/2728437-tech-lead-data-engineering-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2728437-tech-lead-data-engineering-h-f). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Tech Lead Data Engineering H/F - **Company:** KPMG S.A. - **Location:** Courbevoie, France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Data Analysis, Microsoft Azure, Big Data, Continuous Integration, Data Architecture, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, DevOps, Management of Software Versions, Planning Software, Google Cloud, Azure Data Factory, Delivery Pipeline, Data Lakes, Information Technology, Deployment Automation - **Published:** September 5, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83049347.html ## About the Role Diplôme : Bac +5 d'une école d'ingénieur ou formation technique (statistiques, mathématiques, informatique, Data/IA).-Expérience : Minimum 5 ans dans la data (architecture, engineering, big data), dont plusieurs années en tant que Tech Lead. Idéalement, une expérience en cabinet de conseil ou environnement multi-clients souhaitée.-Compétences techniques : * * Concepts et architectures de référence : data warehouse, data lake, lakehouse, Lambda/Kappa architecture. * Maîtrise d'au moins un cloud provider orienté data : AWS, Azure, GCP (services managés, data warehousing, orchestrateurs). * Principes de data engineering : pipelines de données (code-based, ETL/ELT), bonnes pratiques de versioning et gestion des flux. * Outils de scheduling et d'orchestration : Apache Airflow, Prefect, Azure Data Factory. * Mise en place de pipelines CI/CD pour le déploiement automatisé des pipelines data. * Connaissance des normes RGPD, ISO, principes de chiffrement, masquage/anonymisation. * Participation à la mise en place de politiques de gestion des accès et de contrôle des coûts (FinOps). * Maîtrise des solutions On-premise (bases relationnelles, ETL propriétaires, clusters Big Data) est un plus. * Qualités personnelles : * Curiosité, autonomie, esprit d'initiative et bonne capacité de travail. * Excellentes capacités relationnelles et de présentation, goût pour le travail en équipe. * Maîtrise de l'anglais dans un environnement professionnel., Diplôme : Bac +5 d'une école d'ingénieur ou formation technique (statistiques, mathématiques, informatique, Data/IA). -Expérience : Minimum 5 ans dans la data (architecture, engineering, big data), dont plusieurs années en tant que Tech Lead. Idéalement, une expérience en cabinet de conseil ou environnement multi-clients souhaitée. -Compétences techniques, * Maîtrise d'au moins un cloud provider orienté data : AWS, Azure, GCP (services managés, data warehousing, orchestrateurs). * Principes de data engineering : pipelines de données (code-based, ETL/ELT), bonnes pratiques de versioning et gestion des flux. * Outils de scheduling et d'orchestration : Apache Airflow, Prefect, Azure Data Factory. * Mise en place de pipelines CI/CD pour le déploiement automatisé des pipelines data. * Connaissance des normes RGPD, ISO, principes de chiffrement, masquage/anonymisation. * Participation à la mise en place de politiques de gestion des accès et de contrôle des coûts (FinOps). * Maîtrise des solutions On-premise (bases relationnelles, ETL propriétaires, clusters Big Data) est un plus. * Qualités personnelles : * Curiosité, autonomie, esprit d'initiative et bonne capacité de travail. * Excellentes capacités relationnelles et de présentation, goût pour le travail en équipe. * Maîtrise de l'anglais dans un environnement professionnel. EUR Cluster Anglais ETL Intelligence artificielle Google cloud platform AWS Pro-activité Travail en équipe Big data Conduite de projet Autonomie Logiciels de gestion de versions Contrôle des coûts ## Description Dans le cadre de votre mission, vous interviendrez auprès de multiples clients pour concevoir, implémenter et déployer des solutions data solides et évolutives. Votre rôle : -Apporter une expertise approfondie en stratégies et architectures de données. -Contribuer à l'orientation technologique des projets en tenant compte des enjeux métier spécifiques à chaque client. Vous serez susceptible d'intervenir sur : -Audit et diagnostic des plateformes et architectures de données. -Conception d'architectures technologiques et data pour les sujets analytics et IA. -Pilotage de projets techniques en qualité de Tech Lead. -Définition et mise en place des principes de data engineering, data modelling et DevOps. Vos responsabilités : -Analyse des architectures data existantes sur des environnements cloud et on-premise, puis identifier les axes d'amélioration. -Proposer et implémenter des architectures conceptuelles et technologiques cibles (data warehouse, data lake, lakehouse) et recommander l'approche adaptée (centralisée, décentralisée, data mesh, hub & spoke) en adéquation avec les contraintes et besoins du client (performances, coûts, sécurité, confidentialité, conformité réglementaire). -Définir les principes de conception et mettre en place des architectures data conformes aux cas d'usage et aux besoins du client. -Accompagner la montée en compétence des équipes de Data Engineers/Analytics Engineers et veiller à la qualité des livrables. -Superviser la mise en oeuvre des pipelines de données (code-based, ETL/ELT) ainsi que la configuration des outils de scheduling et d'orchestration, en veillant au respect des bonnes pratiques de développement (PR, CI/CD, templatisation, containerisation, gestion d'environnements). -Suivre les évolutions technologiques (offres des cloud providers, frameworks, outils Big Data) et accompagner les clients dans leurs choix stratégiques. ## Related Videos - [From Messy Queries to Scalable Systems - How Data Engineering actually works](https://www.wearedevelopers.com/videos/100203-from-messy-queries-to-scalable-systems-how-data-engineering-actually-works) - [Alibaba Big Data and Machine Learning Technology](https://www.wearedevelopers.com/videos/37-alibaba-big-data-and-machine-learning-technology) - [From DevOps to Scaled DevOps: How We’re Rebuilding Continuous Delivery as a Platform](https://www.wearedevelopers.com/videos/100018-from-devops-to-scaled-devops-how-we-re-rebuilding-continuous-delivery-as-a-platform) - [PySpark - Combining Machine Learning & Big Data](https://www.wearedevelopers.com/videos/44-pyspark-combining-machine-learning-big-data) - [AI Model Management Life Circles: ML Ops For Generative AI Models From Research to Deployment](https://www.wearedevelopers.com/videos/1152-ai-model-management-life-circles-ml-ops-for-generative-ai-models-from-research-to-deployment) - [DevOps Maturity Check – a way to balance autonomy and alignment](https://www.wearedevelopers.com/videos/58-devops-maturity-check-a-way-to-balance-autonomy-and-alignment) ## Related Articles - [Best Companies to Work For in Paris: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/190-best-companies-to-work-for-in-paris-top-25-companies-in-2023) - [Best Companies to Work For in France: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/189-best-companies-to-work-for-in-france-top-25-companies-in-2023) - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk) - [Software Engineer Salary London](https://www.wearedevelopers.com/magazine/252-software-engineer-salary-london) - [Data Analyst Salary in the UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/278-data-analyst-salary-in-the-uk) - [Best Companies to work for in London: Top 25 Companies in 2023](https://www.wearedevelopers.com/magazine/187-best-companies-to-work-for-in-london-top-25-companies-in-2023)